也許你對降級已經有了一些認識，認真看完，我想這篇文章可能會給你帶來一些新的收穫～
前面兩篇我們已經聊過了「熔斷」（如何在到處是「雷」的系統中「明哲保身」？這是第一招）和「限流」（想通關「限流」？只要這一篇），這次我們聊的就是「高可用三劍客」中剩下的「降級」。
不知道這裡有多少小夥伴接觸過阿里的開放平台。在每次大促的時候，阿里都會發布這樣的乙個公告。
▲2023年雙12的公告內容
這些調整就是「降級」工作，目的是為了騰出更多資源給核心程式使用，以最大化保證核心業務的可用性，因此就必然需要對非核心業務執行一些降級處理。
降級的目的用一句話概括就是：將有限的資源效益最大化。
什麼樣才是效益最大化呢？就像下面這個例子：
z哥有3個東西要買，乙個3000的a、乙個700的b、乙個1200的c，對z哥的重要程度a\u0026gt;b\u0026gt;c。但此時，z哥手裡只有3000塊錢，你說z哥該怎麼選才能把錢花的最多？必然是選a咯。
根據28原則，我們知道乙個系統80%的效益是由最核心的20%的功能產出的。剩下的20%效益需要投入80%的資源才能達到。
這就意味著，假如系統平時需要花費100%資源做100%的事情，如果現在訪問量增多3倍的話必定扛不住（需要300%的資源）。那麼，在不增加資源的情況下，我希望系統不能宕機，依舊能正常工作，必然需要讓出那解決剩下20%問題的80%資源。如此一來，理論上這100%的資源就可以支撐原先5倍的訪問量。***是功能的完整性上受損80%。
當然，在實際的場景中不會降級掉80%的功能這麼誇張，畢竟還得為使用者的體驗考慮。
常見的降級方案表現形式無非以下三種型別。
1.犧牲使用者體驗
為了減少對「冷資料」的獲取，禁用列表的翻頁功能。
為了放緩流量進入的速率，增加驗證碼機制。
為了減少「大查詢」浪費過多的資源，提高篩選條件要求（禁用模糊查詢、部分條件必選等）。
用通用的靜態化資料代替「千人千面」的動態資料。
甚至更簡單粗暴的，直接掛乙個頁面顯示「xx功能在xx時間內暫時關閉」。
此類方案雖然或多或少降低了使用者的體驗，但是在某些時期，有些功能並不是「剛需」。以此換取對系統的保護是筆劃算的買賣。
2.犧牲功能完整性
還有一些功能是「防禦性」的，如果願意冒險「裸奔」一段時間也會帶來可觀的資源節約。
比如通過臨時關閉「風控」、取消部分「條件是否滿足」的判斷（如，將積分商品新增到購物車時判斷積分夠不夠）等操作，減少這類「驗證」動作以釋放更多的資源。
又或者將原本info、warning級別的日誌採集關閉或者直接不採集，僅採集error以及fault級別的日誌。
3.犧牲時效性
乙個事件發生後立馬看到效果是乙個很符合「思維慣性」的東西。但是根據之前的一篇文章（分布式系統關注點——資料一致性）我們知道，時效性這個東西一旦涉及到網路傳輸是不存在真正的「實時」的。但是為了盡可能快的將處理後的結果反映到相關的地方，你會做很多努力。比如庫存的及時同步。
如果在特殊時期，能夠臨時降低對時效性的要求（3秒內生效變成30秒生效），也是乙個有不錯收益的方案。
比如原先在商品頁會顯示當前還剩多少個庫存，現在可以調整成固定顯示「有貨」。
以及將一些原本就是非同步進行的操作，處理效率放緩，甚至暫緩一段時間。如，送積分、送券等等。
講了這麼多，降級具體實施起來要怎麼做呢？
主要分為兩個環節：定級定序和降級實現。
定級定序
就像前面的例子中提到的一樣，首先我們得先確定每個功能的「重要程度」，它決定了在什麼情況下可以拋棄它以保證剩下的功能可用。
類似於給日誌定義級別一樣，比如我們可以定義1～5五個級別，1的級別最高，要拼死保護。5的級別最低最先可以被降級掉。
一旦當系統壓力過大的時候，先把級別5的功能降級掉。如果還不夠再降級別4、級別3，以此類推。
但實際上光這樣定級還不夠，比如被定義為4級的有100個功能，需要降級的時候是一起降級嗎？很明顯粒度太粗了。
如果「定級」好比是橫著切蛋糕的話，「定序」就是再來豎著切。
我們也可以來定義一些數字，比如序號1～9，序號9最先被降級。
然後，你可以以每個程式所支撐的上游程式/功能數量作為乙個參考標準。比如，同樣是級別5的程式，乙個支撐了上游5個功能，乙個支撐了10個功能，很顯然前者的序號應該更大，更先被降級。
當然，根據所支撐的功能數量只是乙個「業務無關性」的通用辦法。如果想精益求精，還需要對每個功能做「作用」上的分析，畢竟不同功能之間的相對重要性還是有所差異的。（這裡可以擴充套件了解一下analytic hierarchy process，層次分析法，簡稱ahp）
對了，定級定序的時候有一點是需要格外注意的：某個程式所依賴的下游程式的級別不能低於該程式的級別。
為什麼呢？因為一旦所依賴的程式被降級了，自然會導致其所支撐的所有上游程式不可用。所以，其上游程式的等級再高也是沒有意義的。
至此，完成了「排兵布陣」，接下來就是「實施運作」了。
降級實現
首先要制定觸發機制。這同熔斷、限流一樣，什麼時候該觸發「降級」這個動作也需要依賴提前制定的一些策略。這部分內容和前面兩篇（熔斷、限流）類似，無非是介面的超時率、錯誤率，或者系統的資源耗用率等，這裡就不重複展開了。
當程式發現滿足了降級條件進入「降級模式」後，程式該如何處理請求呢？
全域性變數 int _runlevel = 3; //執行系統級別，預設值5全部變數 int _runindex = 7; //執行系統序號，預設值9//以下是乙個level=4、index=8的功能示例。if(mylevel \u0026gt; _runlevel and myindex \u0026gt; _runindex)else雖然處理請求的方式有很多，但特別強調的是，要實現的降級策略要盡可能的簡單。因為「邊際效應」的存在，為了應對突發狀況把事情反而搞複雜了就得不償失了。
那麼在實現部分，如果是前端。我們比較常見的是：
這裡面除了禁用按鈕外，大部分事情都可以在接入層，如nginx中處理掉，這樣可以避免對業務專案的**侵入。
如果是後端程式的話，針對「讀」型別的操作，可以將「// 進入降級模式」部分**寫成下面的樣子：
後端部分如果有使用一些中介軟體的話，直接在中介軟體（rpc、mq**等）中處理掉是極好的（一般會內建乙個fallback介面待實現），如此也可以避免對業務**的侵入。
最後我們來聊聊後端程式的「寫」問題。
快取是大型系統中的常客，隨著系統規模越大，為了在效能和成本上尋求更優，不可避免的會增加複雜度引入多級快取。如此就會變成：本地快取 --\u0026gt; 分布式快取 --\u0026gt; db/源服務，這樣的乙個層層遞進的關係。
平時的**可能是這樣的：
if(write資料庫(data) == true) else}elseif(write分布式快取(data) == true)elsewrite本地快取(data); pushmessage(data); //發出的訊息可以通過集中式的mq、也可以直接寫本地磁碟。return success;至此我們聊了做降級的思路以及最常見的一些實現方式，但是真正要把降級最好是乙個任重而道遠的過程。
從方案的角度來說，如果降級的過程需對每個功能/程式逐一進行，那麼理論上10個功能點就可以產生p(10，10)= 3628800種方案。
再從現實的角度來說，流量又是不可**的。某些功能可能這次需要作為level2來看待，下次其實作為level3就夠了。
所以這是乙個需要長期不斷打磨和調優的過程。
讓你的系統「堅挺不倒」的最後乙個大招 降級
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